Proactive Scene Decomposition and Reconstruction

📄 arXiv: 2510.16272v1 📥 PDF

作者: Baicheng Li, Zike Yan, Dong Wu, Hongbin Zha

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

提出主动场景分解与重建方法，利用人机交互动态优化场景理解。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 场景分解 场景重建 人机交互 动态场景 高斯溅射

📋 核心要点

  1. 传统静态场景重建方法难以处理动态环境，且物体级别重建存在固有模糊性。
  2. 利用人与物体的交互作为线索，动态地分解和重建场景，优化相机姿态估计和地图更新。
  3. 结合高斯溅射技术，实现精确、一致且具有逼真渲染效果的动态场景建模。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的任务：主动场景分解与重建。该方法是一种在线方法，利用人与物体的交互来迭代地分解和重建环境。通过观察这些有意的交互，我们可以动态地改进分解和重建过程，从而解决静态物体级别重建中固有的模糊性。所提出的系统有效地集成了动态环境中的多项任务，例如精确的相机和物体姿态估计、实例分解和在线地图更新，利用来自以自我为中心的实时流中的人与物体交互的线索，为传统的物体级别重建方法提供了一种灵活的、渐进的替代方案。在高斯溅射技术的辅助下，实现了精确且一致的动态场景建模，并具有逼真的高效渲染效果。在多个真实场景中验证了该方法的有效性，并显示出令人鼓舞的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有静态场景重建方法难以有效处理动态环境，尤其是在存在人机交互的情况下。传统的物体级别重建方法在处理遮挡、光照变化以及物体形变等方面存在固有的模糊性，导致重建质量下降。此外，如何有效地利用人机交互信息来指导场景理解也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用人与物体的交互作为动态场景理解的关键线索。通过观察人与物体的交互行为，系统可以推断出场景中物体的功能、关系以及动态变化，从而动态地优化场景分解和重建过程。这种主动式的场景理解方法能够有效地解决静态方法中的模糊性问题，并提高重建的准确性和鲁棒性。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 相机和物体姿态估计模块，用于估计相机和场景中物体的姿态；2) 实例分解模块，用于将场景分解为独立的物体实例；3) 在线地图更新模块，用于根据人机交互信息动态地更新场景地图；4) 基于高斯溅射的渲染模块，用于实现逼真的场景渲染。整个流程是一个迭代的过程，通过不断观察人机交互，系统可以逐步完善场景的分解和重建。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了主动场景分解与重建的概念，并将人机交互作为动态场景理解的核心驱动力。与传统的被动式重建方法不同，该方法能够主动地利用交互信息来优化场景理解，从而提高重建的准确性和鲁棒性。此外，结合高斯溅射技术，实现了高质量的动态场景渲染。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何设计有效的交互识别模型，用于识别不同类型的人机交互行为；2) 如何将交互信息融入到姿态估计、实例分解和地图更新等模块中；3) 如何优化高斯溅射的参数，以实现逼真的渲染效果；4) 损失函数的设计，例如可能包含重建损失、姿态估计损失和交互一致性损失等。

📊 实验亮点

论文在多个真实场景中验证了所提出方法的有效性，结果表明，该方法能够有效地利用人机交互信息来提高场景分解和重建的准确性。虽然具体性能数据未知，但摘要中提到该方法在动态场景建模方面取得了令人鼓舞的优势，并实现了逼真的高效渲染。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实、智能家居等领域。例如，机器人可以利用该技术理解周围环境，并与人类进行更自然的交互。在AR/VR应用中，可以实现更逼真的动态场景渲染和交互体验。智能家居系统可以利用该技术监测和理解家庭成员的行为，从而提供更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Human behaviors are the major causes of scene dynamics and inherently contain rich cues regarding the dynamics. This paper formalizes a new task of proactive scene decomposition and reconstruction, an online approach that leverages human-object interactions to iteratively disassemble and reconstruct the environment. By observing these intentional interactions, we can dynamically refine the decomposition and reconstruction process, addressing inherent ambiguities in static object-level reconstruction. The proposed system effectively integrates multiple tasks in dynamic environments such as accurate camera and object pose estimation, instance decomposition, and online map updating, capitalizing on cues from human-object interactions in egocentric live streams for a flexible, progressive alternative to conventional object-level reconstruction methods. Aided by the Gaussian splatting technique, accurate and consistent dynamic scene modeling is achieved with photorealistic and efficient rendering. The efficacy is validated in multiple real-world scenarios with promising advantages.